“双一流”背景下地方高校研究生培养质量保障体系研究

为了保证“双一流”建设实现纵深发展,各地方高校应重视研究生的培养质量。目前,研究生教育面临更多新的挑战,地方院校应优化招生流程,创新培养内容,强化评估分析,多层次建立完善的质量保障体系,为地方高校培养优质研究生提供新思路。本文在此基础上分析了地方高校研究生培养工作存在的问题,针对性提出了相关的解决方案,以期为此后研究生培养工作提供更多借鉴依据。

基于轴心轨迹的转子升速过程故障特征提取方法研究

针对升速过程中转子故障诊断所面临的复杂分析问题,在传统轴心轨迹的基础上提出瞬态倍频轴心轨迹的分析方法。利用Vold-Kalman阶比跟踪方法提取出各故障特征频率;然后将特征频率进行重构,合成随转速变化的瞬态倍频轴心轨迹;利用几何矩方法提取瞬态倍频轴心轨迹的故障特征,并将几何矩特征集进行MDS降维。经实验验证,该方法在转子升速过程中的故障特征提取及诊断方面取得了良好的效果。

S能量分布特征和SVM在齿轮故障诊断中的应用

准确提取振动信号特征,是齿轮故障诊断的关键问题。为此,提出了一种基于S变换能量分布特征和SVM的故障诊断方法。首先对齿轮故障信号进行S变换得到时频矩阵,然后利用该矩阵构建能量分布特征。最后建立SVM齿轮故障识别模型,将对应的特征样本输入到模型中进行训练和识别,以达到对齿轮故障的准确分类。将所提出的方法应用于齿轮故障检测和诊断。通过实际故障实验数据对所提方法进行了验证。结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,能够准确地识别齿轮故障,具有较高的准确率和使用价值。

归一化全矢能量在随机工况下齿轮微弱故障识别中的应用（英文）

随机工况下,转速和负载的不同会改变振动信号的幅频调制特性,使得风电机组齿轮箱局部微弱故障的诊断难度急剧增大,针对于此,提出采用不同的恒定工况替代随机工况,以归一化全矢频带能量实现随机工况下齿轮箱微弱故障的诊断。方法首先将随机工况分解成不同的恒定工况的组合,降低工况的维数,针对各恒定工况,采用全矢理论将同源信号进行融合,以保证微弱信号源信息的完整性,再利用FIR滤波对全矢信号进行分解,消除因工况的不同所造成的模态混叠的影响。考虑到转频处的频带能量能定量区分不同的工况,频带能量的变化率能实现齿轮工作状态的区分,而信息熵能准确反映信号激励源和激励方式的区别,提取各频带能量熵之和、转频处的频带能量及频带能量的变化率作为区分齿轮工作状态的特征向量,消除工况变化所造成的诊断干扰的同时有利于实现各种工况下的故障模式识别,达到随机工况下齿轮微弱故障诊断的目的。最后采用高斯混合模型对风电机组齿轮箱随机工况下的150组振动信号进行特征描述,运用最大贝叶斯分类器实现故障识别,故障识别率表明该方法可有效的识别随机工况下的齿轮早期局部微弱故障。

多目标差分进化算法在轴系全息动平衡中的应用

传统全息动平衡方法对转子进行动平衡时,仅以残余振动平方和作为标准对平衡效果进行评价,平衡效果受到平衡面和平衡精度及效率的约束。文章利用不同维度的标准benchmark测试函数验证了差分进化算法的优越性,研究了差分进化算法配重优化的原理,融合模拟退火因子提高算法的寻优能力,利用该算法对轴系进行全息动平衡优化,综合残余振动平方和、残余振动极值及残余振动均值等多个目标建立评价函数对轴系动平衡状况进行评价,通过实验验证了该方法的轴系动平衡效果良好。

全矢S变换在风力机齿轮箱微弱故障特征提取中的运用

针对齿轮箱早期微弱故障特征受其他扰动信号干扰而难于提取的问题,提出一种全矢理论结合广义S变换的方法用于提高微弱故障特征的区分度。该方法是以全矢理论将相互垂直的双通道振动信号进行融合,保证信号源信息的完整,继而利用广义S变换具有根据时频聚集性度量准则自适应地获取信号最佳时频谱的优势,实现融合信号的二维时频表示,以时频序列的能量矩阵构建区分齿轮工作状态的故障特征。通过风电机组齿轮箱在点蚀、裂纹和均匀磨损3种微弱故障状态下的各20组实验,验证了全矢S变换在微弱故障特征提取中的优势。

基于MRMD的滚动轴承损伤程度识别方法研究

为解决滚动轴承损伤程度难以识别的问题,提高故障诊断的准确率,将特征选择方法应用到滚动轴承故障诊断中。在建立多域特征集的基础上提出一种基于MRMD(Max Relevance Max Distance)评价准则的特征选择方法完成对轴承损伤程度的评估。首先从原始信号中提取能够表征轴承运行状态变化的时频域统计特征并建立多域特征集;然后利用MRMD特征选择方法去除特征集中的无关特征和冗余特征,筛选出敏感特征;最后将筛选出的故障特征样本输入到概率神经网络(PNN)中得到损伤程度的评估结果,利用该特征选择方法可以实现轴承裂纹损伤程度的识别。以分类器正确率为依据,验证了基于MRMD特征选择方法的有效性和优越性。

基于改进滤波及峭度原则EEMD的转子故障特征识别方法

针对转子运转时的振动冲击和噪声较大从而容易掩盖振动信号中的故障特征的问题,提出了一种基于小波阈值去噪的EEMD故障特征识别方法。采用改进后小波阈值滤波方法对振动信号进行降噪预处理,对处理结果进行集合经验模态分解(EEMD),再依据峭度原则筛选分解得到的本征模态函数(IMF)。分析重构信号的频谱特征以识别故障。结果表明,该方法有效提高了信噪比且能提取到转子故障特征。

大数据背景下高校研究生教育管理的变革与创新

当前随着高校扩招工作的不断向前推进,研究生的招生人数也在不断攀升,这就给高校研究生的教育管理工作带来了新的挑战。研究生教育管理是高等教育的重要组成,其管理质量和管理效率直接影响到科研和经济发展质量和发展速度,随着研究生教育的快速发展管理问题日益突出,特别是在课程设置教学方法评价机制和导师制度方面问题日益明显,这些问题不仅影响到研究生的学术和职业发展,也会对高等教育质量和教学效果产生直接影响。新时期在高校研究生教育管理过程中,就需要充分借助现代化信息技术,对教育管理方案作出进一步的变革和创新,以此来提高高校研究生教育质量和教学水平。本文主要结合实际工作经验,探讨了大数据背景下高校研究生教育管理的变革与创新对策。